Pipeline de Processamento de Linguagem Natural para Dados de Avaliação: Um Tutorial Baseado em R
Imagem gerada por Gemini AI
O artigo aborda a aplicação do processamento de linguagem natural (PLN) na análise de respostas escritas em avaliações educacionais. Ele detalha etapas essenciais para o pré-processamento de texto, extração de características e análise de dados, mantendo a integridade da sintaxe e semântica dos examinados. Um exemplo baseado em R, utilizando Alocação de Dirichlet Latente, ilustra a metodologia, servindo como um guia prático para pesquisadores e profissionais da área.
Pipeline de Processamento de Linguagem Natural Melhora Avaliações Educacionais
O processamento de linguagem natural (PLN) está sendo cada vez mais utilizado na análise de respostas textuais em avaliações educacionais. Um artigo recente descreve passos essenciais para a implementação de técnicas de PLN na mensuração educacional.
O foco do artigo está na limpeza e estruturação das respostas escritas dos examinados, o que é vital para criar dados de entrada que facilitam a extração de características relevantes. O tutorial orienta os usuários através do pré-processamento de texto, extração de características e análise de dados de itens de resposta construída.
Entre as aplicações práticas, há um exemplo baseado em R que emprega Alocação Dirichlet Latente (LDA), demonstrando como o PLN pode ser integrado nos fluxos de trabalho de avaliação educacional. Isso serve como uma referência para aqueles que buscam aprimorar sua análise de dados textuais.
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📰 Fonte original: https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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